前言图像/视频拼接的主要目的是为了解决相机视野(FOV-Field Of View)限制，生成更宽的FOV图像/视频场景。视频拼接在体育直播、全景显示、数字娱乐、视频处理中都被广泛应用，同时视频/图像拼接涉及到矫正图像、对其与匹配图像、融合、统一光照、无缝连接、多尺度重建等各个图像算法模型与细节处理，可以说是图像处理技术的综合运用。特别是最近几年收到深度学习的影响，各种基于深度学习的图像对齐与拼
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2024-03-29 21:02:33
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十三、案例实战-全景图像拼接特征匹配 Brute-Froce蛮力匹配 对比两张图象中哪些关键点比较类似，距离比较近，即比较向量之间的差异。 首先导入工具包，读取图像； import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inlineimg1 = cv2.imread(‘D:/graduate/te
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2023-11-17 19:30:45
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基于PTGui和Ps 有手和低端手机就能拼接生成一张酷酷VR720°商用全景图 文章目录基于PTGui和Ps 有手和低端手机就能拼接生成一张酷酷VR720°商用全景图第一步：下载软件收藏页面第二步：清楚拍摄要求软件拼接原理从这个原理可得，全景图对环境的要求：从这个原理可得，全景图对拍摄手法的要求：第三步：获取素材并拼接合成全景图（1）前往拍摄地点（2）实验性拼接a、获取拼接素材b、打开PTGui将
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2024-09-21 19:45:29
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全景视频拼接关键技术 首先介绍一下流程： 1.选图，两张图的重叠区域不能太小，我个人认为最少不少于15%，这样才能保证有足够的角点匹配。 2.角点检测。这一步OpenCV提供了很多种方法，譬如Harris角点检测，而监测出的角点用CvSeq存储，这是一个双向链表。  
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2024-03-16 09:57:02
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文章目录项目介绍代码实现过程1、导入需要的库2、定义绘图函数3、读取拼接图片4、检测A、B图片的SIFT关键特征点，并计算特征描述子5、匹配两张图片的所有特征点，返回匹配结果6、当筛选后的匹配对大于4时，计算视角变换矩阵7、将图片A进行视角变换并与B图结合8、可视化计算视角变换矩阵 项目介绍将给定的如下两张图片合并，产生全景拼接的效果。代码实现过程1、导入需要的库import numpy as
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2023-11-10 12:58:13
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前言OpenCV3中有许多让人激动的新特性，今天我们介绍关于图像融合相关的函数 。 下图1展示了使用OpenCV图像融合的一个示例，其中的目标（飞机）是通过图像融合的方式合成到背景图像上。与图2中的直接贴图到背景上想比，不难发现图像融合的神奇之处。 图1 完美融合的背景与目标 图2 贴图式将背景月目标放在一起 并且，在给予一定程度的人工干预后，OpenCV的图像融合还能得到更加真实的效果。图3
图像融合的方式有alpha融合，拉普拉斯金字塔融合。同样是基于拉普拉斯算子，我们可以直接用求解的方式得到融合后的图像。因为人眼对二阶导是更敏感的，所以只要我们指定了融合区域内部的梯度值，并且知道融合边界处的值，理论上就可以求解出来。这个理论对应的数学表达式就是泊松方程。泊松方程形式上就是Ax=b的线性方程组，所以求解也可以套用线性方程组的解法，用雅可比迭代法或者高斯赛德尔迭代法来求解就 OK 了。
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2024-07-25 20:22:50
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在进行全景图拼接的过程中，Java与OpenCV结合能够实现高效的图像处理与拼接。本文将系统性地记录解决“Java OpenCV 拼接全景”问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比及生态集成。同时，为了让整个过程更为清晰，我会展示多种图表及代码片段，帮助理解每个环节。
### 环境配置
为了顺利运行Java与OpenCV的拼接项目，我们首先需要配置我们的开发环境。
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在现代图像处理和计算机视觉领域，将多幅图像拼接成一幅全景图是一项备受关注的技术任务。本文将深入探索如何使用Python和OpenCV库进行全景图像拼接，并详细描述其协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析以及工具链集成。让我们开始这个旅程。
## 协议背景
全景拼接技术的发展可以追溯到20世纪90年代，一直到现在，随着计算机视觉技术的进步，更多的算法和工具被提出和实现。以下是全景拼接技
全景图像拼接实现定义 Stitcher 的类，用于实现两张图片的拼接。使用的技术是基于 SIFT 特征点检测与匹配，以及利用视角变换矩阵来对齐和拼接图像。import numpy as np
import cv2
class Stitcher:
#拼接函数
def stitch(self, images, ratio=0.75, reprojThresh=4.0,showMat
在过去的几年里，全景图像拼接技术变得越来越流行，尤其是在使用 Java 和 OpenCV 进行图像处理时。全景拼接的目的是将多张重叠的图像合并成一张高分辨率的全景图。接下来，我们将深入探讨这一技术的各个方面，包括背景、抓包方法、报文结构等内容。
### 协议背景
我们可以将全景拼接技术看作是计算机视觉中的一项关键技术。在图片融合中，各种算法共同协作，以消除边缘不连续性，形成更高效的图像内容展示
在OpenCV-Python中图像表示成numpy数组，图像的属性也可以通过numpy的属性获得。1、图像行列数、通道数（shape属性）一个图像像素的行列数（高、宽）、通道数可以通过shape属性获取，需要注意的是numpy数组的shape属性下标0表示的图像的行数（rows，高），下标1表示的是列数（cols，宽），下标2表示的是通道数，但是如果是灰度图shape是一个二元组，则不存在下标2的
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2023-07-06 21:52:11
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使用环境opencv4.5.4.58，python3.6，numpy1.19.3有一个缺点就是现实的图框是乱码，但导出图片还是没问题的。#ifdef OPENCV_ENABLE_NONFREE
#图像全景拼接
import cv2 # 导入opencv包
import numpy as np # 导入numpy包，图像处理中的矩阵运算需要用到
# 检测图像的关键特征点
d
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2024-03-07 17:59:05
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使用 Android OpenCV 实现 360 全景图的过程
Android OpenCV 是一个流行的计算机视觉库，广泛用于手机应用程序开发。在实现 360 全景图功能时，我们需要理解其基础结构、迁移指南、兼容性处理等要素，通过此次复盘记录分享我的成功经验。
## 版本对比
在开始之前，我们需要了解不同版本间的特性及兼容性。以下是 Android OpenCV 版本特性对比：
| 版本
第一次运行可能会报错，解决方法见：1.有限元求解泊松方程数学原理泊松方程基本形式为：边界条件：用有限元方法求解上式：将求解域离散成单元，寻找一近似解u严格满足边界条件，近似满足域内方程，再使用加权残量方法使误差在单元上最小。转换成数学表达就是对泊松方程两边同时乘以检验函数（test function）v，然后分别积分，保证等式依然成立：对等式左边的二阶微分项进行分部积分，并引入检验函数v在边界上为
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2024-10-18 10:23:41
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在数字图像处理领域，将多张照片拼接成一幅全景图是一项常见的任务。使用 Java 和 OpenCV 进行全景拼接，不仅涉及视觉算法的实现，还涉及图像的几何变换、特征点匹配等处理步骤。以下是一项详细的复盘记录，旨在解析 Java OpenCV 拼全景的整个过程。
## 协议背景
为了理解全景拼接的背景，可以借用 **四象限图** 来阐明其在计算机视觉中的重要性与复杂性。以下是 OSI 模型与协议发
作者：hjimce本篇博文主要讲解2004年Siggraph的经典paper：《Poisson Image Editing》，在图像融合领域，融合效果最牛逼的paper。讲这个算法，我没打算讲太多理论的公式，理论的东西，对于大部分数学比较差的人来说看了就头晕。什么散度、拉普拉斯算子、梯度场、泊松方程、泊松方程第一类边界条件(Dirichlet boundary)、泊松方程第二类边界条件(Neuma
matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，函数绘图，三维图像，拟合函数....更多内容尽在个人专栏：matlab学习上一节我们说了说怎么用matlab求微分方程，这一节我们再来聊聊微分方程在统计概率方面的一些应用二项分布：二项分布这个大家在高中都学过，我们再来复习一下定义（还是找的百度百科）：二项分布是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，
十八、全景图像拼接读取图片检测两张图片的SIFT关键特征点 cv2.SIFT_create().detectAndCompute(image, None)
匹配两张图片的所有特征点 cv2.BFMatcher().knnMatch(featuresA, featuresB, 2) 和求得 H 矩阵 cv2.findHomography(ptsA, ptsB, cv2.RANSAC, reprojT
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2024-01-25 17:42:52
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最近工作接触到了图像处理一块的东西，网上关于opencv安装配置的博客也挺多，但找到的经验并不是所有的都好用，有些大神写的太多反而看着懵逼，所以自己总结与精简了一下，以后再照着操作就好了。（特别认真的同学会发现下面安装的版本和配置截图的版本不是同一个版本，是因为我在不同的机器上对这篇博客做了修改，但这并不影响你的操作，按照流程对你的机器安装并配置工程就可以了）1. 官网下载 ： http://op
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2024-05-04 12:26:43
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